Inteligência artificial na fisiologia coronária: onde estamos? / Artificial intelligence in coronary physiology: where do we stand?

RESUMO

O uso da fisiologia coronariana invasiva na seleção de indivíduos para revascularização coronariana foi estabelecido nas orientações atuais para manejo da doença arterial coronariana estável. Em comparação com a angiografia isolada, a fisiologia coronariana provou melhorar os resultados clínicos e a relação custo-efetividade no processo de revascularização. Ensaios controlados randomizados, no entanto, questionaram a eficácia do teste de isquemia na seleção de indivíduos para revascularização. Após uma intervenção coronária percutânea com sucesso angiográfico, 20 a 40% dos pacientes apresentaram angina persistente ou recorrente. A inteligência artificial é definida como o uso de vários algoritmos e conceitos computacionais para realizar tarefas complexas de maneira eficiente. Pode ser classificada em dois tipos: abordagens não supervisionadas e supervisionadas. O aprendizado supervisionado é usado principalmente nas tarefas de regressão e classificação, e nele é realizado um mapeamento otimizado entre variáveis de saída e entrada pareadas para executar as tarefas. Em contraste com isso, o aprendizado não supervisionado funciona de maneira diferente. Nesse aprendizado, os dados das variáveis de saída não estão disponíveis, e outros clusters e relações entre os dados de entrada são descobertos, usando-se vários algoritmos. Para se adquirir uma representação mais abstrata dos dados, a tecnologia de aprendizado profundo que utiliza as redes neurais multicamadas domina o aprendizado artificial atualmente.

ABSTRACT

The use of invasive coronary physiology to select individuals for coronary revascularization has been established in current guidelines for the management of stable coronary artery disease. Compared to angiography alone, coronary physiology has been proven to improve clinical outcomes and cost-effectiveness in the revascularization process. Randomized controlled trials, however, have questioned the efficacy of ischemia testing in selecting individuals for revascularization. After an angiographically successful percutaneous coronary intervention, 20 to 40% of patients experienced persistent or recurrent angina. Artificial intelligence is defined as the usage of various algorithms and computational concepts to perform the complex tasks in an efficient manner. It can be classified into two types: unsupervised and supervised approaches. Supervised learning is majorly used for the regression and classification tasks, and in this optimized mapping between output variables and paired input is carried out to perform the tasks. In contrast to this, unsupervised learning works in the different manner. In unsupervised learning, output variables data is not available and further clusters and relations between input data are found out by using the various algorithms. To acquire more abstract representation of data, deep learning technology, which uses the multilayer neural networks, dominates the artificial learning nowadays.